IMPLEMENTASI METODE NAIVE BAYES UNTUK KESIAPSIAGAAN BENDUNGAN ALIRAN SUNGAI BANJIR BERBASIS WEBSITE (STUDI KASUS : KALI SABI TANGERANG)

Abstract

Banjir merupakan salah satu bencana alam yang paling sering terjadi di Indonesia dan menimbulkan dampak signifikan terhadap kehidupan masyarakat, khususnya di wilayah perkotaan seperti Kota Tangerang. Salah satu daerah yang rawan banjir adalah kawasan sekitar Bendungan Kali Sabi, di mana peningkatan debit air dan curah hujan yang tinggi sering kali menyebabkan luapan sungai. Kurangnya sistem peringatan dini berbasis data menjadi permasalahan utama yang menyebabkan masyarakat tidak siap menghadapi potensi banjir. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan metode Naive Bayes dalam memprediksi tingkat kesiapsiagaan banjir berdasarkan data hidrologi seperti curah hujan, tinggi muka air, dan debit sungai, serta mengembangkan sistem informasi berbasis website yang dapat memberikan informasi status banjir secara cepat dan akurat.

Metode penelitian yang digunakan adalah Research and Development (R&D) dengan pendekatan Waterfall dalam pengembangan sistem. Data yang digunakan diperoleh melalui observasi lapangan, wawancara, serta studi pustaka yang relevan. Proses klasifikasi dilakukan menggunakan algoritma Naive Bayes, yang bekerja dengan menghitung probabilitas setiap kategori banjir, yaitu aman, siaga, dan bahaya. Sistem kemudian menampilkan hasil prediksi melalui antarmuka web yang dirancang responsif dan mudah diakses oleh pengguna. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Naive Bayes mampu melakukan klasifikasi tingkat kesiapsiagaan banjir dengan akurasi yang tinggi berdasarkan data hidrologi yang dianalisis. Sistem berbasis web yang dikembangkan terbukti mampu menampilkan informasi prediksi banjir secara real-time, sehingga dapat digunakan oleh pihak pengelola bendungan maupun masyarakat sebagai alat bantu dalam meningkatkan kesiapsiagaan dan mitigasi